自駕技術離商用不遠了?「最懂自駕車」的詹景堯:先學習接受科技不完美
自駕技術離商用不遠了?「最懂自駕車」的詹景堯:先學習接受科技不完美

自動駕駛系統是電動車龍頭特斯拉(Tesla)的一大特色,能夠分析汽車行駛的速度,以及周邊道路的狀況,偵測到有障礙物或碰撞風險時,會自動採下煞車,提升交通安全。

近期,傳出部分車主的自動駕駛系統出現誤判,明明車子旁邊都沒人,汽車螢幕上卻顯示有人在移動的「靈異」現象,引發一陣討論。

提到自駕車技術,不能不提到台灣出生的詹景堯博士,他目前擔任柏克萊DeepDrive人工智慧自動系統研究中心主任,堪稱「最懂自駕車的男人」。

詹景堯博士
出生台灣的詹景堯博士,他目前擔任克萊DeepDrive人工智慧自動系統研究中心主任,堪稱「最懂自駕車的男人」。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

畢業於台大機械系的他,赴美取得柏克萊大學博士後,就留在美國做自駕車技術技術研究,產業資歷超過30年。他所帶領的柏克萊DeepDrive(BDD)團隊,是美國一流的自動車系統人才,合作的企業成員,包括Google、三星、華為和百度等20多家國際企業。

《數位時代》專訪詹景堯博士,分享他對於自駕車技術的觀察。

電動車帶動自駕車風潮,L2等級預計每年成長10%

自駕技術在電動車熱潮的帶動下,比起過去受到更多的關注,詹景堯解釋,兩者是完全不同的技術,不需要結合在一起,也能夠各自運作。

各車廠之所以加速投入自駕技術研發,其中一個原因是因為特斯拉將電動車與自駕技術結合,某種程度上設立了產業標竿,其他車廠的電動車產品,如果沒有搭配自駕技術來提升車輛的安全與舒適度,恐怕將難以競爭。

另一個原因是,在世界大國陸續頒布「禁售燃油車」的大限後,幾乎可以確定電動車將逐步成為主流,像自駕技術這類最新的科技,很自然的就會結合在電動車上。

特斯拉
特斯拉將電動車與自駕技術結合,設立了產業標竿,帶動其他業者跟進。
圖/ 攝影 / 高敬原

那麼,自駕技術可以替人類生活,帶來哪些好處跟改變呢?

根據美國汽車工程師協會(SAE)標準,自動駕駛分為0~5級。等級0無自動化、等級1駕駛輔助、等級2部分自動,中等級0~2需要人類監控駕駛環境,至於等級3至5則交由系統監控,等級3是有條件自動,等級4高度自動、等級5完全自動。

詹景堯說,現在特斯拉配備的全自動輔助駕駛(FSD),大約是落在Level 2的程度,可以做到偵測道路狀況,協助矯正偏離車道、倒車等狀況,控制方向盤、煞車和油門等輔助駕駛功能。「雖然無法100%處理道路上所有狀況,但Level 2的市場穿透率會高一點。」

參考各界工業界預測或評估,詹景堯指出,現在市面上大約只有10%的車,配有Level 2等級的輔助駕駛系統,他預估:「在未來5~10年內,每年大概都可以有10%的成長。」

無人計程車隊,離商業化更近了

至於更高等級的自駕技術,要能夠商業化落地,詹景堯認為還有些距離,主要是仍有技術挑戰需要突破。以台北的交通來說,城市道路複雜,馬路上有汽車、公車、機車、腳踏車等多類車種,對於自駕車來說,要做出準確判斷,挑戰仍很高。

此外,現在Level 4以上等級的自駕車,為了怕危險,行駛速度偏慢,體驗並不好,詹景堯認為,要提高一般大眾的接受度,將自駕車用在機場航站、停車場接駁,這類固定路線的「封閉式接駁」,或是長途運輸的物流車隊,商業化的機會比較大。舉例來說,具備Level 4等級自駕技術的Google Waymo,從2019年起在美國鳳凰城展開自駕車測試,並以無人計程車的方式,開放一般民眾透過手機預約搭乘,培養大眾對自駕車的信任與熟悉。

Waymo
具備Level 4等級自駕技術的Google Waymo,從2019年起在美國鳳凰城展開自駕車測試,並以無人計程車的方式,開放一般民眾透過手機預約搭乘。

詹景堯預估,未來五年內,也許會看到具備Level 4等級的小規模無人計程車隊,開始慢慢蓬勃發展。

不過背後也有不少挑戰,詹景堯認為,除了政府的政策需要夠開放外,也需要願意投資的企業,當這兩項因素都達成時,商業無人計程車隊的構想,才有可能成真。駕駛約佔計程車隊成本的6成,雖然少了這筆支出,但詹景堯說,無人車軟硬體投資成本較高,至少比一般車子貴2倍以上,維修成本也會偏高。

自駕技術要落地,先學習接受科技的不完美

然而更重要的,是我們是否能接受「科技的不完美」。

為了評估自駕車的技術能力,加州監理站每年都會發表「脫離報告」(Disengagement Report)」,標準是統計當自駕車遇到無法處理的狀況,需要脫離自動駕駛,須改由人類駕駛接手的次數。

詹景堯說,統計自駕車平均行駛每2萬公里,需要人為介入一次,「2萬公里是什麼概念呢?一般人一年平均開2~3萬公里,等於是一年才接手一次,說起來是很厲害啦!」

此外,Google也在2020年,發表了一份Waymo測試報告,當中指出,Waymo 的車輛一共已行駛了 981 萬公里之遠,脫離自動駕駛的次數共計47次,也就是平均20萬公里才會有一次,這當中都只是小碰撞,並沒有嚴重車禍,「這已經可以達到跟人類近乎相似的駕駛程度,Google已經把鳳凰城摸得很熟,這是會一直進步的。」詹景堯說。

詹景堯博士
詹景堯認為:「無人車可以對人社會,帶來很多其他好處,也許可以思考,只要機器的能力不比人類差,就可以接受。」
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

背後的問題是,主管機關該如何設定自駕車相關標準?讓自駕車商業化營運。

「人對機器標準都很苛求,我們願意原諒人類犯錯,卻不能忍受機器犯錯。」我們是否應該學習,去接受科技不完美的一面,詹景堯認為,「無人車可以對人社會,帶來很多其他好處,也許可以思考,只要機器的能力不比人類差,就可以接受。」

電動車無疑是交通科技下一個趨勢,但對消費者來說,車子的動力系統從燃油變成電力,其實並非重點,車廠在競爭中勝出,必須投注更多心力在「體驗」上,自駕技術就是一個關鍵科技,除了可以提升駕駛舒適度,更重要的是能強化交通安全,避免車禍發生。

福特汽車(Ford)執行長法利(Jim Farley)曾說過:「(電動車的)成本正快速下降。但對我們的團隊而言,轉為發展電動車的重點不在電池和發動機,而是關乎車輛數位化和新的使用者經驗。」

自駕技術,將在電動車時代,扮演決定勝敗的關鍵角色。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #自動駕駛
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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